Come posso capire la differenza tra un grafico FOREX e un PRNG? - pagina 27
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Potrebbe essere tra un paio d'anni al più presto. Sarà più utile per il forum. Penseranno di più.
Mi dispiace. Non me ne frega un cazzo delle vostre arroganti speculazioni alto-matematiche.
La correlazione (lineare) di Pearson nel contesto delle citazioni è stata probabilmente sempre detta. È inutile, che altro c'è da dire.
Solo le correlazioni non lineari possono essere di reale interesse pratico, ma qui nessuno ne parla veramente. Perché sono troppo complicati e inesplorati. Si tratta di teoria dell'informazione, chi-quadrati e altre incomprensioni per la stragrande maggioranza.
L'argomento è stato sollevato prima, ma è stato ridotto senza mezzi termini al clustering della volatilità, cioè a (G)ARCH. Questo non è tutto, c'è qualcosa di più. Forse le semi-invarianti aiuteranno in questo caso, e forse qualcos'altro.
P.S. Torna quando vuoi, Alexey. Anche se parla un sacco di stronzate, stimola il cervello.
Senza offesa, non si tratta affatto dello strumento, ma di come viene usato.
Non sono offeso. È solo che fa sempre paura, davvero, che ci sia un professionista che scavi qualcosa e ci metta il naso, giustamente. :)
Perché discutere su chi è più figo, la spiegazione è abbastanza semplice - il segnale originale è un segmento di un'onda sinusoidale in una finestra rettangolare, la sua ACF è anche un segmento di un'onda sinusoidale, ma in una finestra triangolare, cioè esattamente quello che vediamo nella seconda figura. Questo può essere verificato con calcoli elementari. Se prendiamo una sinusoide non limitata nel tempo, la sua ACF sarà la stessa sinusoide. Conclusione 1: il calcolo del mathdeck è corretto. Conclusione 2: se calcoliamo in questo modo l'ACF campione (e non l'ACF reale, che non sapremo mai) del segnale reale, dobbiamo ricordare che il calcolo viene fatto nella finestra, e quindi il risultato è sempre distorto.
Con tutto il rispetto, l'ACF è definita come la dipendenza dell'ACF dalla distanza tra i campioni, quindi la differenza non è così fondamentale. E la formula classica stessa (che, come giustamente sottolineato sopra, implica almeno la stazionarietà del processo in senso stretto, più la sua ergodicità) lo conferma.
Questo è bello e più corretto. La differenza è in ciò che viene paragonato a cosa. Quando si calcola l'ACF si confrontano due diverse serie di dati. Quando si calcola l'ACF nel primo passo, l'array viene confrontato con se stesso (ecco perché in zero ACF = 1, gli array sono completamente uguali). Al secondo passo, la matrice viene spostata lungo l'asse del tempo e confrontata con quella iniziale, e così via, finché non ha più senso spostarla, la matrice è andata oltre il primo ACF=0.
L'ACF è definito come la dipendenza del QC dalla distanza tra i campioni, quindi la differenza non è così fondamentale.
Direi che l'ACF è una funzione dello spostamento della matrice (tau) rispetto alla prima, non una funzione della distanza tra i campioni (distanza tra i campioni, di solito una costante).
Il punto è diverso. Ho dato una formula, ho fatto un indicatore e l'ho messo in codebase. Ma dicono che non è calcolato correttamente e bisogna "riordinare"... C'è un calcolo più corretto che ha proprietà di robustezza, non parametrico...
Ti sto chiedendo di dirmi dove è sbagliato, qual è la differenza? mostrano un migliore, corretto.... è solo una formula, la prendi e la calcoli come il MA. Ma come si usano questi risultati e calcoli... Dovete capire per cosa state calcolando.
Nel mio messaggio personale (e sul forum) hanno scritto molte cose, come sono un idiota, il mio indicatore è stupido, sono tonto, non conosco la matematica e non sono capace di programmare, l'indicatore mostra sempre uno sulla 0a barra, è impossibile fare trading con esso.... cosa dovrei dire loro? Voglio piangere per l'analfabetismo... non hai nemmeno un approccio accademico all'analisi ... tutti sono interessati a quando premere il pulsante e quale pulsante...
L'indicatore mostra sempre uno sulla barra 0, è impossibile fare trading con esso..... cosa dovrei dire loro? Mi fa piangere l'analfabetismo... non hai nemmeno un approccio accademico all'analisi... tutti vogliono sapere quando premere il pulsante e quale pulsante premere...
Chi capisce l'ACF non lo toglierà dal kodobase, perché l'ACF (a) deve essere accompagnato da informazioni aggiuntive, (b) di per sé non ha un valore speciale, perché bisogna usarlo con altri strumenti, che non sono nel kodobase. Quindi, mettendolo nel kodobase, lo avete destinato proprio ai cittadini con il becco aperto, futuri miliardari.
Per quanto riguarda l'approccio accademico, si sbaglia. Ci sono queste persone su questo forum e ce ne sono parecchie. E non si può uscire da un errore sistematico del primo tipo: risolvere un problema sbagliato con i metodi giusti. E non accettate le critiche di queste persone che lo capiscono.
Scusate la franchezza.
1. Non è la mia formula. Non attribuirlo a me. L'ho preso dai libri di testo e dai pacchetti di matematica. Non l'ho inventato io. È esattamente la stessa cosa sulla wiki. La formula corrisponde al 100%. Cosa c'è da pulire?
2. La foto che hai citato era la mia, dove ho mostrato ahrenfx le differenze come meglio potevo.
3. Sì, è esattamente così e vorrei sottolineare che non succede con me. E MathCAd, aggiungete MathLab qui e risulta esattamente allo stesso modo, perché lcorr(Y,Y) è una funzione integrata in matcad, non l'ho programmata e non l'ho inventata... (Chiunque conosca Mathcad può andare a controllare) Credete onestamente che entrambi questi pacchetti matematici non calcolino correttamente l'ACF?
4. dammi la formula. Voglio davvero vedere robusto e anche non parametrico...
1. Sì... Sì, lascerai il forum qui, come mai......
Come dice la deputata della Duma di Stato Maria Kozhevnikova, "QUESTA è MERDA!
Privalov, l'autocorrelazione è una quantità adimensionale che mostra le caratteristiche di una funzione a se stessa. L'autocorrelazione di una funzione periodica è anche una funzione periodica.
L'autocorrelazione di un seno è COSINO. L'autocorrelazione del coseno è COSINUS.
http://sfprime.net/lls/pcs.htm
L'autocorrelazione di un'onda sinusoidale è una forma d'onda cosinica [REF10].
10. Applied Fourier Analysis, Harcourt Brace College Outline Series, Hwei P. Hsu, Harcourt Brace College Publishers, New York (1984). ISBN 0-15-60169-5.
Posso darvi un'altra dozzina di riferimenti. Ne hai bisogno?
E secondo te (e Mathworks) risulta che un pezzo di seno a 0 è come un pezzo di seno a 200 MILLE VOLTE PIÙ di un pezzo dello stesso seno a 200.000, giusto?Privalov, questo è il 7° o 8° grado della scuola superiore.
La formula su wikipedia NON è la stessa, è solo normalizzata lì (n-k) in modo che per diversi ritardi si ottengono numeri comparabili. Allora in Wiki c'è UN mu-piccolo medio, mentre nella tua formula ci sono molti, molti mu-piccoli, e tutti indicizzati in qualche modo. Che cos'è?
2. Ti sei sbagliato.
3. Sì, sono idioti. Un gruppo di fisici che non sono diventati fisici, così hanno deciso di scrivere il software mathWorks in Fortran.
Ecco un link dove uno staffer di mathWorks - quando gli viene chiesto perché il loro ACF viene scaricato, cioè sbiadisce, dice che è prodotto IN WINDOW, e quindi più lungo è il periodo di test ACF, meno campioni rimangono e quindi il loro ACF è sempre sbiadito.
http://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/answers/36882
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2 Commenti
Grazie mille per il suo contributo, signore, il risultato è quello che mi aspettavo.
Ho un'ultima domanda, però: perché la funzione di autocorrelazione si appiattisce all'inizio e alla fine del periodo?
Perché la sommatoria coinvolge necessariamente sempre meno termini all'aumentare del ritardo. Pensate allo spostamento di un vettore di lunghezza finita rispetto a se stesso, maggiore è lo spostamento, minore è la sovrapposizione e quindi meno prodotti ci saranno nella somma.
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Privalov, smetti di pregare MATLAB, ti porterà fuori da alcune idee sbagliate. Perché diavolo dovrei credere ciecamente a un gruppo di fisici sconosciuti e senza nome che hanno scritto questo sferragliante colosso?
4. Perché, stai diventando pigro? Ecco un link alla sezione russa di Wikipedia:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F
Questa, Privalov, è la correlazione. Qui è calcolato in modo non parametrico. Si può calcolare l'autocorrelazione allo stesso modo se la SECONDA funzione è la PRIMA funzione, solo con uno spostamento. Tutti i metodi noti di calcolo della correlazione, di cui esistono decine, si applicano anche all'autocorrelazione, poiché l'autocorrelazione è solo un caso speciale di correlazione.
Merda, colleghi, beh lasciatemi lasciare questo forum - per lavorare per me stesso, per favore non siate stupidi. Questa ribalta a parità di condizioni mi annoia. Va bene, se fosse qualcosa di complicato, ma è elementare. Anche se, .... Se MathWorks è stata muta per così tanti anni, cosa c'è da chiedere al resto di noi?
È strano sentirti dire questo. Credete davvero che la classifica non tenga conto in alcun modo dei valori assoluti?
Il requisito principale per i metodi non parametrici è la robustezza al "rumore" e alle distribuzioni (specialmente le code grasse). Questo può essere ottenuto a spese della precisione, che è spesso sfuggente e fuorviante.
Qual è il problema con Matcad? Conta ciò che gli viene dato come input. In questo caso, due campioni di 1000 punti ciascuno sono spostati - naturalmente, con uno spostamento completo, i dati non si sovrappongono, non ci sarà nulla da confrontare.
Continuare il primo campione fino a 2000 punti, e non ci sarà alcuna dissolvenza.